Í!ö ,OPXMFEHF - cyram.comcyram.com/reference_new/사이람 백서_지식지도.pdf · SNA White Paper-지식지도 구축 - 1-본 백서는 소셜 네트워크 분석을 이용한

소셜 네트워크 분석 활용 백서

지식지도 구축Knowledge Map

SNA White Paper-지식지도 구축

- 1 -

본 백서는 소셜 네트워크 분석을 이용한 지식 지도 구축 방법을 소개하기 위한 것으로서

아래와 같은 분들에게 도움이 될 수 있습니다.

정부부처 산하 공공기관 및 준 정부기관으로서 국가연구과제 정보 관리 기관

- 한국연구재단, 한국산업기술진흥원, 한국전자통신연구원, 한국과학기술정보연구원 등

각 기업 지식 역량 관리자

각 기업 인사/조직 관리자

각 기업 KMS 관리자

각 대학 연구정보센터장

각 대학 및 연구기관의 연구자

소셜 네트워크 분석 응용 솔루션 사용자 및 시스템 분석가 등


- 2 -

목 차

1. 지식의 활용이란

2. 지식지도란

3. 지식지도 시각화 효용성

4. 소셜 네트워크 분석을 이용한 지식지도 시각화

5. 적용 사례

１) 국가 차원의 지식 관리

인물 지식지도 구축 (한국과학기술정보연구원, 한국연구재단)

분야간 융합 지식지도 구축 (한국과학기술기획평가원, 한국과학기술정보연구원)

지식 탐색 지도 구축 (한국연구재단)

２) 조직 차원의 지식 관리

조직내 지식지도 시스템 구축 (대검찰청)

조직내 (암묵지) 지식지도 분석 (한국자산관리공사, 현대 모비스, 한국컨텐츠진흥원 등)

6. 지식지도 시스템 구축 방안

7. 결어

SNA

1. 지

조직체

금융자원

생산역량

사회가

기술혁신

통해 가능

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차원이든

지식관리

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것이다.

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White Pa

지식의 활

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든, 기업 차원

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드 기반 검색은

는 방법이다.

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식지도 구축

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조적 지식 등은

에서 산학연

조직체들은

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국가 차원에서

연구자에게 제

차원에서는

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양한 방법론과

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계로 작용하는

낱개로 파악하

면, 지식을 형

복합 지식, 창

의 구성 요

지식 활용 방

탐색>

축

지 자원이 투입

다. 이들 요소

쟁이 격화되면

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협력 체제를

지식 관리를

gement Syst

서는 예산이 투

제공함으로써

는 조직의 핵심

보하는데 있을

과 시스템이 대

드 기반의 검

는 것일까?

하는 방법이다

형성하는 얼개

창조적 지식은

요소들이 점점

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<

입된다. 경영학

소들의 가용성

면서, 국가적

히 지식자원의

나온 용어들

를 강화해 왔

를 전담하는

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투입되는 연구

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심 지식을 생

것이다.

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더 다양해

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성과 운영 효

차원에서 혹

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들이다.

왔다. 그리고

기관(부서)을

하고 운영해

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구개 발 역량을

생산하고 필요

기의 목적을 달

벗어나지 못

식 집단(Clu

조'를 제대로

구조에서 산출

지고 있는 현

보인다.

를 이용한

를 천연자원,

효율에 따라

혹은 기업적

조달과 효율적

국가 차원이

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왔다.

의 성과물을 관

을 향상시키는

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달성하지 못하

못하고 있기 때

uster)을 통계

파악해 낼

출된 생산물이

현실을 생각해

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관리하고,

는데 있을

효율적으로

하고 있다.

때문이다.

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이다. 지식

해본다면,

>

- 3 -


- 4 -

2. 지식지도란

“지식 개체들을 연결하면 지식 집단의 구조가 드러난다.”

“일단 드러나면, 조직 차원에서 문제를 인식할 수 있고, 인식하면 혁신할 수 있다.”

지식지도는 지식의 구조를 담아내는 틀이다. 파편화된 지식 개체들을 연결하여 그 지식의 생산자,

협업자, 소비자는 물론, 지식의 구성 요소들 간의 연관 관계를 한 눈에 파악해 내는 수단이기도 하다.

기존의 KMS 가 낱개 지식을 검색하기 위한 방법론이라면, 위와 같은 기능들은 소셜 네트워크 분석

방법론을 동원해야 구현 가능하다 하겠다.

지식 지도는 지식의 구성 요소인 저자, 키워드, 내용, 분류 기준 등을 대상으로 한다. 이러한 각각의

요소들을 개체(Node; 노드)로 하여 이들 간의 관계(Link; 링크)를 정의함으로써 지식 네트워크를

구축하고 이를 시각화하여 입체적 탐색이 가능하도록 하는 것이다. 이 때 지식 요소들간의 관계는

지식의 선후 관계(논문 및 특허 데이터의 인용)나 연관 지식들의 연결 관계, 동일한 저자의 지식 연결

관계 등으로 다양하게 정의될 수 있다.

구체적으로 지식지도를 구현하는 방법에 들어가기 전에, 먼저 소셜 네트워크 분석 방법이 적용된

지식지도의 효용성을 살펴보자.

① 지식 탐색 비용을 절감할 수 있다.

② 지식의 효율적 흐름을 촉진하기 위한 병목 지점을 파악할 수 있다.

③ 동일 지식 분야에 대한 예산의 중복 사용을 파악할 수 있다.

④ 시계열적 변화에 따른 지식의 구조적 변화 과정을 파악할 수 있다.

⑤ 신기술 등장, 분야별 융합 등 지식의 구조적 측면에 대한 예측이 가능하다.

지식 지도가 갖는 이와 같은 효용성은 다양한 지식 요소들이 “관계 구조”를 이루고 있기 때문이다.

아래의 예를 통해서 “관계 구조”를 분석하고 시각화함으로써 얻는 효용을 살펴보자.

3. 지식지도 시각화 효용성

아래의 <그림1>을 보자. 기존의 검색 서비스가 나타내는 지식 표현의 구조를 도식화한 것이다. <그림

1>의 우측 도식을 통해, 특정 키워드(‘원자력’)를 입력하였을 때 관련 논문(논문1~6)을 검색 결과로

제공해주는 것을 생각해볼 수 있다. 이것을 특정 키워드와 논문을 연결한 지식지도로 표현하면 좌측

그림과 같다. 방사형으로 표현된 좌측의 지식지도는 사실상 왼쪽의 검색 결과 표현 방식과 크게 다르지

않아 지식지도로 표현하는 것의 효익이 크지 않다.

SNA

반면,

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수 있다.

매우 복

보여주는

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않다. 하

경우에는

절감할 수

White Pa

아래의 <그림

매개 역할을

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는 직관적인 지

하면, <그림1>

하지만, <그림2

는 지식지도를

수 있게 된다

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와 같은 지식지

를 갖게 된다

지식의 구조를

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를 이용하여

. 이와 같은

식지도 구축

, 주변노드(논

이 어떤 것인지

지도를 기존

는 점이다.

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지식의 구성 요

지식의 ‘구조

지식지도는 소

축

논문)들 간의

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방법으로 표현

또한 우측의

는 매우 어렵다

한 연결 구조를

요소(키워드,

조’에 대한 입

소셜 네트워크

인용 관계가

파악하고 추가

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의 도식과 같

다.

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논문)들이 서

입체적인 이해

크 분석 방법론

표시되어, 최

탐색을 위한

때 <그림 2>

같은 표현에서

도로 표현하는

서로 간에 복잡

해를 바탕으로

론에 그 기초

최초 인용 논문

한 우선 순위를

>의 우측 도식

서 좌측의 지

는 것은 유용성

잡하게 연결되

로 지식 탐색

초를 두고 있다

문이 어떤

를 결정할

식과 같이

지식지도가

성이 크지

되어 있는

색 비용을

다.

- 5 -

SNA

4. 소

소셜

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계량적으

용량이 급

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것이다.

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소셜

참조할 수

지식 지

저자(논문

등으로 응

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첫째,

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과제명, 분

1 원동규,

White Pa

소셜 네트

네트워크 분

크, 선)로 구

으로 분석하는

급격히 증가하

주요 연구 주

분석의 목적

디어 데이터, 인

네트워크 분석

수 있다. (소셜

지도에 있어

문, 키워드)간

응용될 수 있

네트워크 분석

지식 지도 분

야 한다. 예를

분야 등), 연구

사회과학분야 학

aper-지식

트워크 분석

분석(SNA, So

구성된다고 보

는 방법론이다.

하고 소셜 네

주제는 네트워

적과 데이터에

인맥 데이터

석(SNA, So

셜 네트워크 분

서는 지식 구

간 연결 구조는

다.

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분석 및 시각

를 들어, 국가

구자(성명, 성별,

학술연구 지식지도

식지도 구축

석(SNA)을

ocial Netwo

고, 이를 네

. 1930년대부

트워크 데이

워크의 중심

에 따라 다양한

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cial Networ

분석 소개)

구조에서 중심

는 어떠한지(연

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각화의 대상이

가연구개발과제

소속기관, 직책

도의 개발 및 구

축

을 이용한

ork Analysis

트워크로 모

부터 연구가 시

터 또한 많아

구조, 연결

한 분석 방법

분석 대상으로

rk Analysis)

심이 되는 주

연결성 분석)

도 시각화는 크

이 되는 지식

제 성과물에

책 등), 연구기

구현, 한국학술진

지식지도

)은 사회 현

모델링하여 그

시작된 분야로

아지면서, 연구

구조, 응집

법을 적용할

로 하여 그 범

)에 대한 상세

주제(혹은 키워

, 응집된 키워

크게 두 단계의

식 요소 및 그

대한 시각화

기관(기관명, 주

흥재단, 2009

도 시각화

현상을 개체(노

위상구조,

로서, 2000년

구가 본격화되

구조, 역할

수 있다. 학

위가 점점 확

세한 설명은

워드)가 무엇

워드 그룹이

의 설계 과정을

그들 간의 관

화를 고려한다

주소, 기관분류 등

노드, 점)와

확산/진화 과

년대 이후 컴퓨

되었다. 소셜

구조 등을

학술 문헌정보

확장되고 있다

다음 링크의

엇인지 (중심도

있는지 (응집

을 거친다.1

관계를 노드와

다면, 연구과제

등), 키워드,

그들간의

과정 등을

퓨터 계산

네트워크

파악하는

보 데이터,

다.

의 문서를

도 분석),

집성 분석)

와 링크로

제(과제번호,

연구분야

- 6 -

SNA

등을 노드

국가연구

과제 참여

둘째,

있는 요소

수 있다.

5. 적

지식지

지식 관

프로젝트

차원의 지

사례를 말

주요 지

지식 관

관련 기

적용

모양

테두

White Pa

드로 정의하고

구개발과제의

여 관계, 연구

시각화 모델

소는 한정되어

시각화 요소

적용 사례

지도 적용 사례

관리로 구분하

트의 성과물로

지식관리는 주

말한다. 아래와

지식 자원

관리 목적

기관/부서

용 사례

두리

<노드(node

aper-지식

고, 각 노드에

경우, 연구과

구과제와 키워

델을 설계하는

어 있다. 노드

소와 데이터의

례

례는 크게 국

하여 살펴볼

로서 논문, 특허

주로 조직내

와 같이 구분

국가

국가

(논

국가

지식

연구

(KISTI, KIS

① 인물간 지

② 분야간 융

③ 키워드 탐

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레이블

e, 개체>

식지도 구축

대한 속성

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는 것이다. 일

드의 경우 색깔

분석적 의미

국가 차원의 연

수 있다. 국

허, 보고서 등

지식관리시스

분해서 살펴볼

가 차원의 지식

가연구개발과제

문, 특허, 보고

가연구개발 역량

식 자원 활용도

구정보 관리 전

TEP, NRF, 연구

지식지도(KIST

융합 지식지도

탐색 지식지도

축

들을 정의하

과제의 키워드

적 연관성 등

일반적으로 노

깔, 모양, 크기

미를 조합하여

연구개발 성과

국가 차원의

등의 지식 자원

스템에 축적되

수 있다.

식 관리

성과물

고서 등)

량 강화,

도 향상

담 기관

구정보센터 등

TI, NRF)

도(KISTEP)

도(KISTI, NRF)

색깔

하며, 이들 노

드를 매개로

등이 될 수 있을

노드와 링크의

기를, 링크의

여 지식 지도를

과물에 대한

지식관리는

원에 대한 지

되어 있는 지

(KMS게

) 조직내

① 조직

② 조직

깔선

<링크(li

노드간의 관계

한 연관성,

을 것이다.

시각적 표현

경우는 색깔,

를 구성하게 된

지식 관리와

국가 예산이

식지도 적용

지식 자원에 대

조직 차원의

사내 시스템

게시물, 각종 조

경쟁 우위 확

내 지식관리 전

직내 지식지도

직내 (암묵지)지

모양

nk, 관계)>

계를 정의하

연구과제와

현에 있어 고

, 모양, 굵기를

된다.

와 조직 차원의

이 투입되는

사례를 말하

대한 지식 지

의 지식 관리

템 축적 지식

조직내 업무 산

확보, 비용 절감

담 및 인사/조

시스템 구축(

지식지도분석(K

레이블

하게 된다.

연구자간

고려할 수

를 이용할

의 조직내

연구개발

하며, 조직

지도 적용

산출물 등)

감

조직 부서

SPO)

KAMCO)

굵기

- 7 -


- 8 -

1-1) 국가 차원의 지식 관리- 인물 지식지도 구축

구분 내용

도입 기관 한국과학기술정보연구원(KISTI), 국가과학기술지식정보서비스(NTIS), 한국연구재단(NRF)

도입 목적 연구자 집단을 파악 및 국가연구개발과제 예산 배분 현황 파악

도입 효과 분야별 주요 연구 클러스터 파악을 위한 탐색 업무 효율화

분야별 연구개발과제 예산 배분 공정성 파악 및 기획 자료로 활용

응용 분야 특허, 국가논문검색서비스(NDSL), 국가연구자DB, 각종 인물정보DB에 응용 가능

배경 및 문제점

“연구책임자 중심의 분석 결과에서는 연구자 집단에 대한 예산 배분 현황 파악이 어렵다.”

국가연구개발 프로젝트 예산은 주요 연구자 집단에 효과적으로 배분되어야 한다. 이는 정책 담당자가

분야별 연구개발 프로젝트 예산의 공정한 집행을 위해 필수적으로 고려해야 하는 사항이다. 하지만,

연구책임자 중심의 현행 데이터만으로는 클러스터별 예산 배분 현황을 입체적으로 파악하기가 어렵다.

연구책임자와 연구참여자 관계로 거미줄처럼 얽혀 있는 연구자들의 프로젝트 참여 관계를 전체적으로

조망할 수 있는 분석 서비스의 필요가 여기에 있다.

솔루션

서로 다른 프로젝트이기 때문에 연구책임자가 서로 다르지만, 참여 연구자를 매개로 서로 연결되어

실질적으로는 동일한 연구자 집단으로 확인되는 경우가 많다. 이와 같은 현황을 파악하기 위해 연도별

국가연구개발과제를 분야별로 구분하고, 각 분야별 연구책임자 및 참여자 연결 관계를 시각화한다. 이

때, 각 연구자 및 연구자가 소속된 클러스터별 연구비를 집계함으로써 특정 연구자 집단에 대한 예산

소요 현황 및 연구자들의 응집 구조를 탐색할 수 있다.

적용 효과

“연구자 지식 생태계 구조를 파악함으로써 국가 연구개발 예산 배분 현황 파악이 명확해져…”

분야별 주요 연구자 및 연구자 집단을 파악하고, 각 연구자 집단별 예산 배분 현황을 한 눈에 파악할

수 있다. 특히 거대응집집단의 존재 여부를 확인함으로써 공정하고 효율적인 연구비 배분에 활용할 수

있다.

SNA

White Paaper-지식식지도 구축

인물간

연구자

축

지식지도

자 집단의 연구

도 구축 사

* 지

내면

구비

* 전체

수 있으

확인 한

지식지

구비 현황

사례

과제참여자

지식지도 상의 노

면, 노드의 크기

비 금액 합계를

체 지식지도에서

으며, 각 클러스

한 후 해당 클러

지도를 확인할 수

연구책임

노드는 연구자를

는 해당 연구자

나타냄.

연구 클러스터

스터별 상세 정보

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수 있다.

개인별 연구비

(지식지도와

임자

를 나타

자의 연

터를 볼

보를

상세

비 현황

연계)

- 9 -


- 10 -

1-2) 국가 차원의 지식 관리- 분야간 융합 지식지도 분석

구분 내용

도입 기관 한국과학기술기획평가원(KISTEP), 한국과학기술정보연구원(KISTI)

도입 목적 융합 분류 체계에 대한 과학적 접근 방법 확보

도입 효과 융합 연구 현황을 신속하게 파악함으로써 신기술 분야 지원을 위한 정책 결정 속도

향상

응용 분야 특허 데이터, 국가정책 메타 데이터(융합 정책 파악),

카드사 등 거래 데이터를 통한 신규 생산/소비 분야 파악


“분야간 융합 현황이 발생할 때, 이를 과학적으로 신속하게 파악할 수 있는 방법이 없다.”

기존 분류 체계에 포함하기 어려운 신규 융합 분야가 발생할 때 이를 신속하게 파악할 수 있는

과학적인 접근 방법이 필요하다. 융합은 사전에 정의하기가 어려우며, 융합 연구의 속도도 점점

빨라지고 있기 때문이다. 기존의 분류 체계 결정 방법으로는 시시각각 새로운 양상으로 발생하는 융합

현황을 다루기 어렵게 되었다. 데이터에 근거한 과학적인 융합 현황 파악의 필요성이 여기에 있다.

솔루션

국가연구개발과제에 포함되어 있는 과제 분류코드 정보를 활용한다. 한 과제에 표시되어 있는 여러

분야가 기존에 서로 연계되지 않던 것이라면 해당 분야간 융합이 발생하는 것으로 확인할 수 있다.

연구 분야를 노드로, 과제 동시 출현 관계를 링크로 모델링하여 융합 네트워크를 구성하고,

소셜네트워크방법론의 응집성 지표를 적용하여 응집성 지표가 높은 집단을 추출할 수 있다

적용 효과

“융합 분류 체계의 과학적 관리 및 신규 기술 혁신 분야에 대한 예산 투입 의사 결정에 활용”

융합 현황을 사전적으로 정의하는 기존의 융합 분류 체계가 융합의 실질적 현황을 반영하지 못하는

것에 반하여, 소셜 네트워크 분석 방법론의 응집성 분석 지표를 활용할 경우, 융합 현황을 신속하게

파악할 수 있게 된다. 나아가 이를 기초로 시계열 분석과 병행함으로써 신규 융합 분야의 출현 과정을

분석할 수 있어 기술 혁신 파악에도 활용될 수 있다. 신규 기술 분야를 발굴하고 이에 대한 예산

투입과 관련한 정책 결정에 중요한 의사결정 자료가 될 수 있다.

SNA

분야

White Pa

야간 융합

aper-지식

분

현황 지식

식지도 구축

분야간 융

식 지도 (발

축

융합 지식

발췌)

식지도 분

• 특정

을 통

• 예를

가 다

인할

(alter

분석

• 노드: 분

• 링크: 분

• 선의 색깔

분류 체계

타냄

• 특정 분야

되어 있는

집집단을

는 분류

있다.

응집 집단에서 발

통해 해당 융합 분

들어, 좌측 지식지

다른 키워드와 어떻

수 있음. 또한 연

r 간 관계)도 함께

• 융합 현황을

관계로 세분

• 특정 분류를

면, 해당 대

를 확인

• 중분류 내의

Down 하여

분류 체계

분류 체계간 연결

깔이 진하고 굵을

계간 융합이 활발

야들이 서로 긴밀

는 것을 확인할 수

을 연결하는 매개

기준도 있음을 확

발생하는 키워드

분야의 핵심 이슈를

지도의 경우, “암”

떻게 연계되어 있

연계 키워드간의 연

확인할 수 있음

을 대분류>중분류

분화하여 시각화

를 클릭하여 상세

대분류 안의 중분

의 키워드간 관계

여 시각화 탐색이

강도

을 수록 두

발한 것을 나

밀하게 응집

수 있고, 응

역할을 하

확인할 수

빈도 분석

를 파악

” 키워드

는지를 확

연결관계

류>키워드

세 맵을 열

류간 관계

계까지 Drill

가능

- 11 -


- 12 -

1-3) 국가 차원의 지식 관리- 지식 탐색 지도 구축

구분 내용

도입 기관 한국과학기술정보연구원(KISTI), 국가과학기술지식정보서비스(NTIS), 한국연구재단(NRF)

도입 목적 국가 연구개발 성과물에 대한 효과적인 탐색 서비스 제공

도입 효과 논문, 리포트 등 국가연구개발과제 성과물 탐색 효율화

지식 탐색 비용 절감

응용 분야 국가 차원의 인물, 키워드, 특허 등에 대한 탐색 서비스로 확장 가능

조직내 지식 자원(업무 산출물)에 대한 탐색 서비스로 응용 가능


“국가연구개발 과제 성과물들의 연결 구조를 탐색할 수 있는 서비스가 없다.”

국가연구개발 과제의 성과물 관리를 전담하는 기관에서는 각종 논문, 특허, 보고서 등의 지식 자원에

대한 다양한 분석과 함께 이에 대한 효과적인 탐색 서비스를 제공해야 한다. 키워드 검색 기반의 기존

서비스를 통해 제공할 수 없는 과제 성과물 간의 복합적인 연결 구조를 효율적으로 분석하고

시각화하여 지식 탐색 비용을 절감할 수 있는 새로운 서비스를 필요로 한다.

솔루션

검색 서비스를 통해 산출된 성과물 목록과 함께 이들 간의 연계 구조를 탐색할 수 있도록 서비스를

구축할 수 있다. 이들 간의 연결 관계는 각 연구 성과의 키워드 및 분류 체계를 고려하여 연계 정도를

수치화한 후 이를 네트워크 데이터로 구축한다. 이용자는 검색 결과에서 시작하여 1차 연계된 연구

성과를 파악한 후에 관심 연구 성과에 대한 2차 연계 구조를 확장하여 탐색하게 된다.

적용 효과

“연구 성과물들의 연결 구조를 파악하여 추가 검색 대상을 찾기 때문에 지식 탐색 비용 절감”

검색 결과로 산출된 성과물간의 연결 구조를 파악하게 됨으로써, 추가 검색을 위한 우선 순위를

결정하는데 활용되어 지식 탐색을 효과적으로 지원할 수 있다. 국내의 한 연구성과물 전담 기관에서도

이와 같은 지식지도를 구축하여 서비스하고 있다. 복잡한 지식 자원의 연결 구조를 효과적으로

탐색하고 입체적으로 표현하는 접근 방법으로 지식 탐색 비용을 절감하는 한편 지식 탐색의 효과를

높였다는 평가를 받고 있다.

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2-1) 조직 차원의 지식 관리 - 조직내 지식지도 시스템 구축

구분 내용

도입 기관 대검찰청(SPO)

도입 목적 지식지도 구축을 통한 기존 KMS 고도화

도입 효과 지식지도를 통해 주요 지식 생산자 관계가 공개되면서 지식 생산 활동 촉진

응용 분야 조직내 메신저, 이메일 등 사내 커뮤니케이션 시스템에 내재된 지식자원에 대한

시스템으로 확장 가능


“유기체와 같은 조직내 지식 자원의 흐름을 포착하여 지식의 생산, 소비, 중개를 파악…”

조직이 도입하고 있는 현행 KMS 시스템은 각 조직원들의 지식을 체계적으로 분류하고 저장하는

것에 주로 활용되고 있다. 그러나, 그 활용 방법은 키워드 기반 검색 서비스에 한정되어 있다. 하지만,

조직내 지식은 고정되어 있지 않고 조직원들을 통해 끊임없이 이동하면서 새로운 지식과 융합되는

유기체와 같다. 이러한 지식의 흐름을 포착하여 지식 네트워크를 파악하게 되면 조직내 지식의 생산,

소비, 중개가 어떻게 이루어지는지를 알 수 있고, 각 조직원들은 이를 토대로 업무에 필요한

지식활용을 극대화 할 수 있다. 조직내 지식자원에 대한 지식지도 구축의 필요가 여기에 있다.

솔루션

먼저 KMS 시스템을 통해 축적되는 게시물의 저자, 키워드, 내용 등을 기초로 관계 데이터 마트를

구축한다. 관계 데이터는 저자, 게시물, 키워드 등을 기반으로 구축하며 KMS 서비스가 제공하는 조회,

댓글, 추천, 공유 등의 다양한 기능을 활용하여 가중치를 계산한다. 이와 같은 데이터 분석 결과는 기존

KMS 서비스와 연계하여 검색을 통해 산출된 결과를 추가적으로 탐색할 수 있도록 구축된다.

적용 효과

“기존 KMS 활용성 개선을 통해 조직내 지식의 생산과 소비 활성화에 기여”

지식지도는 조직내 핵심 지식 및 주요 지식 생산자를 한눈에 확인할 수 있기 때문에 기존 KMS 의

활용성을 크게 개선하여 조직내 지식의 생산과 소비를 활발하게 만들 수 있다. 아울러, 지식지도

상에서 핵심 지식인을 파악하게 되면 업무에 필요한 조직원을 탐색하는 비용을 절감하게 된다.

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- 15 -


- 16 -

2-2) 조직 차원의 지식 관리 - 조직내 지식지도 분석

구분 내용

도입 기관 한국자산관리공사(KAMCO), 현대 모비스, 한국컨텐츠진흥원 등

도입 목적 조직내 (암묵적) 지식 흐름 병목지점을 파악하고 지식 흐름을 활성화

도입 효과 공식적으로 확인할 수 없던 조직내 실질적 지식 허브 파악

직급간, 부서간 지식흐름을 파악하고 병목 지점 확인

응용 분야 국가 및 조직에 응용 가능

이메일, 메신저, KMS 등을 통한 간접적 지식 흐름 파악에 응용 가능


“조직내 지식 흐름 활성화를 위해 필요한 지식 흐름의 구조를 정확히 측정할 방법이 없다.”

조직내 개인 및 부서의 지식흐름을 활성화하기 위해서는 지식 흐름의 구조를 파악하여 지식 생산과

소비의 핵심 인물 및 관련 지식을 파악해야 한다. 하지만, 이를 정확하게 파악할 수 있는 방법이 없다.

조직내 암묵적 지식을 분석함으로써 이와 같은 지식흐름의 구조를 파악할 수 있다. 조직내 핵심 지식은

조직내 직원들을 통해 암묵적으로 전파되기 때문이다.

솔루션

지식 흐름의 측정은 온라인 설문 및 KMS 시스템의 데이터를 활용할 수 있다. 핵심 지식을 정의하고,

각각에 대한 혁신, 업무협업, 지식제공 등에 대한 관계 데이터를 구축한다. 이를 토대로, 소셜 네트워크

분석 방법론을 이용하여 지식의 생산, 소비의 중심 인물을 찾고(중심성 분석), 조직내 응집 그룹을

파악할 수 있다. 지식흐름을 주기적으로 측정, 분석함으로써 그 개선 방향을 도출할 수 있다.

적용 효과

“혁신을 위한 변화 관리자 및 지식 마스터를 선정하고 위계 구조의 적절성을 평가할 수 있다.”

KMS 시스템 상에서 파악할 수 없던 실질적인 조직내 지식 허브를 파악할 수 있다. 각 분야별 지식

마스터를 선정하고, 혁신을 위한 변화 관리자를 선정할 때 이와 같은 지식 흐름의 구조적 분석 결과는

매우 유용하게 활용될 수 있다. 한편, 조직의 공식적 위계 구조와 지식 지도 상의 응집 구조를 비교

분석함으로써 공식적인 위계 구조의 적절성을 평가할 수 있는 자료로 활용할 수도 있다.

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- 17 -


- 18 -

5. 지식지도 시스템 구축 방안2

지식지도 시스템이 포함해야 하는 사용자 측면의 주요 기능은 아래와 같이 세 가지로 구분된다.

첫째, 네트워크 네비게이션으로서 포커스 노드를 변경해가면서 네트워크를 부분적으로 시각화하는

기능이다. 인터넷 서비스에서 컨텐츠간의 연결관계를 이용한 시각적 네비게이션 기능이 여기에

해당하는 예가 될 수 있다.

둘째, 시각화 기능과 분석결과를 유기적으로 연계하는 것이다. 이는 분석방법 및 분석결과의 형식에

따라 각기 시각화 연계방식이 다르게 고안되어야 한다는 점에서 일반화가 곤란한 점이 있으나 사용자

측면에서는 분석결과의 의미를 직관적으로 파악할 수 있게 해준다는 점에서 매우 유용성이 있다.

셋째, 지식지도 상에서 노드와 링크를 추가 또는 제거해 나가면서 맵의 변화를 실시간으로 파악할 수

있는 기능이다. 가령, 연구자A와 키워드간의 관계를 시각화한 지식지도상에서 연구자B와 연구자C와

키워드간 관계를 추가함으로써 연구자들간의 키워드 공유 현황을 곧바로 파악할 수 있는 것이다.

지식지도 시각화 구현 기준

지식지도는 아래와 같은 일반적인 네트워크 시각화의 가독성 기준(readability criteria)을 충족해야 한다.

1) The "Small Windows" Problem

한 화면에 크고 복잡한 정보의 모든 연결구조를 자세하게 표시할 수 없다는 것으로서 제한된 부분에

대해서만 프레임을 설정하여 이를 확대 표시하는 방향으로 구현한다.

2) The "Drawing Partially Unknown Graphs" Problem

모든 정보의 연결구조를 알아낸다는 것은 쉽지 않으며, 또한 미리 전체 그림을 그려내는 것은

불가능하다는 것으로서 제한된 부분에 대해서만 계산하는 방식으로 구현한다. 예를 들어 새로운 포커스

노드가 선택되면, 그 인접 노드만 읽어서 새로운 로컬 그래프를 생성한다.

3) The "Online Graph Drawing" Problem

지식지도는 네비게이션의 방향 제시, 링크와 노드의 중첩 최소화, 인지되고 있는 연결 구조의 유지와

같은 문제를 해결해야 한다. 일반적으로 포커스 노드의 열을 좌-우로 표현하거나, 노드들을 분산

배치하고 포커스 노드와 인접 노드들을 방사형으로 표현하는 방향으로 구현한다.

2 원동규, 사회과학분야 학술연구 지식지도의 개발 및 구현, 한국학술진흥재단, 2009

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Fax. 02-886-6104

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